See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Eesti Teadusfondi uurimistoetus (ETF)" projekt ETF8760
ETF8760 "SOOJUSELEKTRIJAAMA VEKTOROPTIMEERIMINE ARVESTADES INFO MITTETÄIELIKKUST" (1.01.2011−31.12.2014); Vastutav täitja: Jelena Šuvalova; Tallinna Tehnikaülikool, Energeetikateaduskond; Finantseerija: Sihtasutus Eesti Teadusfond , Sihtasutus Eesti Teadusagentuur; Eraldatud summa: 28 800 EUR.
ETF8760
SOOJUSELEKTRIJAAMA VEKTOROPTIMEERIMINE ARVESTADES INFO MITTETÄIELIKKUST
VECTOR OPTIMIZATION OF THERMAL POWER PLANTS CONSIDERING INCOMPLETNESS OF INFORMATION
1.01.2011
31.12.2014
Teadus- ja arendusprojekt
Eesti Teadusfondi uurimistoetus (ETF)
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
4. Loodusteadused ja tehnika4.17. Energeetikaalased uuringudT140 Energeetika 2.2. Elektroenergeetika, elektroonika (elektroenergeetika, elektroonika, sidetehnika, arvutitehnika ja teised seotud teadused)100,0
AsutusRollPeriood
Tallinna Tehnikaülikool, Energeetikateaduskondkoordinaator01.01.2011−31.12.2014
PerioodSumma
01.01.2011−31.12.20117 200,00 EUR
01.01.2012−31.12.20127 200,00 EUR
01.01.2013−31.12.20137 200,00 EUR
01.01.2014−31.12.20147 200,00 EUR
28 800,00 EUR

Projekti eesmärgiks on alustada uut tööde tsüklit vektoroptimeerimine energeetikas. Vektoroptimeerimise all mõeldakse optimeerimist mitme kriteeriumi järgi korraga. Kõige olulisemateks näitajateks, mida tuleks minimeerida on kütusekulu ja CO2, SO2 ja NOX emissioonid ning lendtuha kogused. Seni on optimeeritud elektrijaamu ja energiasüsteeme ainult kütusekulu miinimumi tagamise eesmärgil. Kütusekulu minimeerimine võimaldab teataval määral vähendada ka keskkonna mõjusid, kuid mitte piisavalt. Seepärast tuleb uurida vektoroptimeerimise võimalusi ja perspektiive. See on inimkonna tuleviku seisukohast väga aktuaalne teema. Projekti osad: 1. Kütusekulu ja emissioonide karakteristikute analüüs. Vektoroptimeerimise aluspõhimõtted. 2. Koormusjaotuse vektoroptimeerimine energiaplokkide vahel deterministliku info alusel. 3. Koormusjaotuse vektoroptimeerimine energiaplokkide vahel mittetäieliku info tingimustes. 4. Elektrijaama agregaatide koosseisu vektoroptimeerimine. Vektoroptimeerimise efektiivsuse analüüs ja tulemuste üldistamine. Uurimisprojektis kasutatakse mitmeid vektoroptimeerimise printseepe ja kriteeriume: Pareto optimaalsuspõhimõtteid, Hurwicza kriteeriumi, trahvifunktsioone ja teisi. Info mittetäielikkuse arvestamine baseerub peamiselt TTÜ-s välja töötatud infoskeemil ja põhimõtetel. Grandi tulemuste kasutamine elektrijaamade ja energiasüsteemide optimeerimisel võimaldab säästa kütust ja/või vähendada keskkonna saastamist. Töö tulemusena avaldatakse vähemalt 4 artiklit, valmib 1 doktoritöö ja mitmed magistritööd ning bakalaureuse lõputööd.
The project purpose is to begin a new cycle of works on vector optimisation in power engineering. Vector optimisation is multi-criterion optimisation. The most essential variables that are necessary to minimise are fuel cost, CO2, SO2 and NOX emissions, and also quantity of flying ash. Earlier the optimisation of power plants and systems was based only on the minimisation of fuel cost. The minimisation of fuel cost enables always to decrease the environment pollutions, but not enough. Therefore it is necessary to investigate the possibilities and trends of vector optimisation. It is very important research direction. Project parts: 1. Analysis of fuel cost and emissions characteristics. Fundamentals of vector optimisation. 2. Vector optimisation of load distribution between power units on the base of the deterministic information. 3. Vector optimisation of load distribution between power units on the base of the incomplete information. 4. Vector optimisation of unit commitment scheduling in the power plant. Analysis of efficiency and scientific generalization of result. The different criterions of vector optimisation are used in the project: the concept of Pareto optimality, the criterion of Hurwitz, penalty functions and other. The considering of incompleteness of information is based on the classification developed in TUT. The application of vector optimization methods enables to reduce fuel consumption and environmental pollutions at the same time. Results of the work will be published at least in 4 papers, in 1 thesis for a doctor's degree and in several master's and bachelor’s works.
Kaasaegsed suured soojuselektrijaamad on väga keerukad tehnilised süsteemid, kuid nende talitlust optimeeritakse tavaliselt ainult ühe kriteeriumi järgi, milleks on tavaliselt summaarse kütusekulu minimeerimine ööpäevas või nädalas. Käesoleva projekti eesmärgiks oli laiendada soojuselektrijaamade talitluse optimeerimise võimalusi sel teel, et töötada välja põhimõtted, mis võimaldaksid optimeerida soojuselektrijaamu korraga mitme kriteeriumi järgi. Mitme kriteeriumi järgi optimeerimist nimetatakse vektoroptimeerimiseks. Vektoroptimeerimist energeetikas hakati TTÜ-s uurima juba 1962 a. Käesolevas projektis uuriti soojuselektrijaamade vektoroptimeerimist nii täieliku kui ka mittetäieliku info tingimustes. Grandi põhitulemusteks on: 1. Savage kriteeriumi alusel töötati välja vektor-riskifunktsioonid soojuselektrijaamade vektoroptimeerimiseks. 2. Töötati välja üldised põhimõtted koormusjaotuse ja agregaatide töökorra vektoroptimeerimiseks soojuselektrijaamades; 3. Analüüsiti uute põhimõtete sobivust ja efektiivsust kondensatsioon-elektrijaamade optimeerimisel nii täieliku kui ka mittetäieliku info alusel. Grandi tulemused võimaldavad soojuselektrijaamu optimeerida komplekssemalt, paindlikumalt ja efektiivsemalt. Seejuures väheneb kütusekulu ja keskkonnakahjustused ning suurenevad elektrijaama kasumid ja jaama tööressurss. Uurimusi jätkatakse.